ConcurrentHashMap 的工作原理及源码分析，如何统计所有的元素个数

1.ConcurrentHashMap(线程安全)：

ConcurrentHashMap采用了非常精妙的"分段锁"策略，ConcurrentHashMap的主干是个Segment数组。

 final Segment<K,V>[] segments;

Segment继承了ReentrantLock(参照：https://blog.csdn.net/striveb/article/details/83421107)，所以它就是一种可重入锁（ReentrantLock)。在ConcurrentHashMap，一个Segment就是一个子哈希表，Segment里维护了一个HashEntry数组，并发环境下，对于不同Segment的数据进行操作是不用考虑锁竞争的。（就按默认的ConcurrentLeve为16来讲，理论上就允许16个线程并发执行 )。所以，对于同一个Segment的操作才需考虑线程同步，不同的Segment则无需考虑。

Segment类似于HashMap，一个Segment维护着一个HashEntry数组：

transient volatile HashEntry<K,V>[] table;

HashEntry是目前我们提到的最小的逻辑处理单元了。一个ConcurrentHashMap维护一个Segment数组，一个Segment维护一个HashEntry数组。 

static final class HashEntry<K,V> {
        final int hash;
        final K key;
        volatile V value;
        volatile HashEntry<K,V> next;

        HashEntry(int hash, K key, V value, HashEntry<K,V> next) {
            this.hash = hash;
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.next = next;
        }
    }

Segment构造方法： 

Segment(float lf, int threshold, HashEntry<K,V>[] tab) {
            this.loadFactor = lf;//负载因子
            this.threshold = threshold;//阈值
            this.table = tab;//主干数组即HashEntry数组
        }

 Segment类似哈希表，那么一些属性就跟我们之前提到的HashMap差不离，比如负载因子loadFactor，比如阈值threshold等等。

• 存储结构： ConcurrentHashMap 和 HashMap 实现上类似，最主要的差别是 ConcurrentHashMap 采用了分段锁（Segment），每个分段锁维护着几个桶（HashEntry），多个线程可以同时访问不同分段锁上的桶，从而使其并发度更高（并发度就是 Segment 的个数）。
• 数据结构(JDK1.7)：

如图所示，是由 Segment 数组、HashEntry 数组组成，和 HashMap 一样，仍然是数组加链表组成。ConcurrentHashMap 采用了分段锁技术，其中 Segment 继承于 ReentrantLock。不会像 HashTable 那样不管是 put 还是 get 操作都需要做同步处理，理论上 ConcurrentHashMap 支持 CurrencyLevel (Segment 数组数量)的线程并发。每当一个线程占用锁访问一个 Segment 时，不会影响到其他的 Segment。

ConcurrentHashMap构造方法：

public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                               float loadFactor, int concurrencyLevel) {
          if (!(loadFactor > 0) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
              throw new IllegalArgumentException();
          //MAX_SEGMENTS 为1<<16=65536，也就是最大并发数为65536
          if (concurrencyLevel > MAX_SEGMENTS)
              concurrencyLevel = MAX_SEGMENTS;
          //2的sshif次方等于ssize，例:ssize=16,sshift=4;ssize=32,sshif=5
         int sshift = 0;
         //ssize 为segments数组长度，根据concurrentLevel计算得出
         int ssize = 1;
         while (ssize < concurrencyLevel) {
             ++sshift;
             ssize <<= 1;
         }
         //segmentShift和segmentMask这两个变量在定位segment时会用到，后面会详细讲
         this.segmentShift = 32 - sshift;
         this.segmentMask = ssize - 1;
         if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
             initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
         //计算cap的大小，即Segment中HashEntry的数组长度，cap也一定为2的n次方.
         int c = initialCapacity / ssize;
         if (c * ssize < initialCapacity)
             ++c;
         int cap = MIN_SEGMENT_TABLE_CAPACITY;
         while (cap < c)
             cap <<= 1;
         //创建segments数组并初始化第一个Segment，其余的Segment延迟初始化
         Segment<K,V> s0 =
             new Segment<K,V>(loadFactor, (int)(cap * loadFactor),
                              (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap]);
         Segment<K,V>[] ss = (Segment<K,V>[])new Segment[ssize];
         UNSAFE.putOrderedObject(ss, SBASE, s0); 
         this.segments = ss;
     }

初始化方法有三个参数，如果用户不指定则会使用默认值，initialCapacity为16，loadFactor为0.75（负载因子，扩容时需要参考），concurrentLevel为16。

　　从上面的代码可以看出来,Segment数组的大小ssize是由concurrentLevel来决定的，但是却不一定等于concurrentLevel，ssize一定是大于或等于concurrentLevel的最小的2的次幂。比如：默认情况下concurrentLevel是16，则ssize为16；若concurrentLevel为14，ssize为16；若concurrentLevel为17，则ssize为32。为什么Segment的数组大小一定是2的次幂？其实主要是便于通过按位与的散列算法来定位Segment的index。

• 默认的并发级别为 16，也就是说默认创建 16 个 Segment。
• get 方法：ConcurrentHashMap的 Segment的get操作实现非常简单和高效。，因为整个过程都不需要加锁。

  public V get(Object key) {
          Segment<K,V> s; 
          HashEntry<K,V>[] tab;
          int h = hash(key);
          long u = (((h >>> segmentShift) & segmentMask) << SSHIFT) + SBASE;
          //先定位Segment，再定位HashEntry
          if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(segments, u)) != null &&
              (tab = s.table) != null) {
              for (HashEntry<K,V> e = (HashEntry<K,V>) UNSAFE.getObjectVolatile
                       (tab, ((long)(((tab.length - 1) & h)) << TSHIFT) + TBASE);
                   e != null; e = e.next) {
                  K k;
                  if ((k = e.key) == key || (e.hash == h && key.equals(k)))
                      return e.value;
              }
          }
          return null;
      }

  只需要将 Key 通过 Hash 之后定位到具体的 Segment ，再通过一次 Hash 定位到具体的元素上。由于 HashEntry 中的 value 属性是用 volatile 关键词修饰的，保证了内存可见性，所以每次获取时都是最新值，但不能保证多个线程写。根据Java内存模型的happen before原则，对volatile字段的写入操作先于读操作，即使两个线程同时修改和获取volatile变量，get操作也能拿到最新的值，这是用volatile替换锁的经典应用场景。

• put 方法：

  public V put(K key, V value) {
          Segment<K,V> s;
          //concurrentHashMap不允许key/value为空
          if (value == null)
              throw new NullPointerException();
          //hash函数对key的hashCode重新散列，避免差劲的不合理的hashcode，保证散列均匀
          int hash = hash(key);
          //返回的hash值无符号右移segmentShift位与段掩码进行位运算，定位segment
          int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
          if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject          // nonvolatile; recheck
               (segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) //  in ensureSegment
              s = ensureSegment(j);
          return s.put(key, hash, value, false);
      }

  虽然 HashEntry 中的 value 是用 volatile 关键词修饰的，但是并不能保证并发的原子性，所以 put 操作时仍然需要加锁处理。首先也是通过 Key 的 Hash 定位到具体的 Segment，在 put 之前会进行一次扩容校验。这里比 HashMap 要好的一点是：HashMap 是插入元素之后再看是否需要扩容，有可能扩容之后后续就没有插入就浪费了本次扩容(扩容非常消耗性能)。而 ConcurrentHashMap 不一样，它是在将数据插入之前检查是否需要扩容，之后再做插入操作。在扩容的时，首先会创建一个容量是原来容量两倍的数组，然后将原数组里的元素进行再散列后插入到新的数组里。为了高效，ConcurrentHashMap不会对整个容器进行扩容，而只对某个segment进行扩容。主要就分为两步：1.定位segment并确保定位的Segment已初始化 2.调用Segment的put方法。

• size 方法：每个 Segment 维护了一个 count 变量来统计该 Segment 中的键值对个数。

  /**
   * The number of elements. Accessed only either within locks
   * or among other volatile reads that maintain visibility.
   */
  transient int count;

  如果要统计整个ConcurrentHashMap里元素的大小，就必须统计所有Segment里元素的大小后求和。Segment里的全局变量count是一个volatile变量，在多线程场景下，是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整个ConcurrentHashMap大小了呢？不是的，虽然相加时可以获取每个Segment的count的最新值，但是可能累加前使用的count发生了变化，那么统计结果就不准了。所以，最安全的做法是在统计size的时候把所有Segment的put、remove和clean方法全部锁住，但是这种做法显然非常低效。

  因为在累加count操作过程中，之前累加过的count发生变化的几率非常小，所以ConcurrentHashMap的做法是先尝试2次通过不锁住Segment的方式来统计各个Segment大小，如果统计的过程中，容器的count发生了变化，则再采用加锁的方式来统计所有Segment的大小。尝试次数使用 RETRIES_BEFORE_LOCK 定义，该值为 2，retries 初始值为 -1，因此尝试次数为 3。如果尝试的次数超过 3 次，就需要对每个 Segment 加锁。

  /**
   * Number of unsynchronized retries in size and containsValue
   * methods before resorting to locking. This is used to avoid
   * unbounded retries if tables undergo continuous modification
   * which would make it impossible to obtain an accurate result.
   */
  static final int RETRIES_BEFORE_LOCK = 2;
  
  public int size() {
      // Try a few times to get accurate count. On failure due to
      // continuous async changes in table, resort to locking.
      final Segment<K,V>[] segments = this.segments;
      int size;
      boolean overflow; // true if size overflows 32 bits
      long sum;         // sum of modCounts
      long last = 0L;   // previous sum
      int retries = -1; // first iteration isn't retry
      try {
          for (;;) {
              // 超过尝试次数，则对每个 Segment 加锁
              if (retries++ == RETRIES_BEFORE_LOCK) {
                  for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                      ensureSegment(j).lock(); // force creation
              }
              sum = 0L;
              size = 0;
              overflow = false;
              for (int j = 0; j < segments.length; ++j) {
                  Segment<K,V> seg = segmentAt(segments, j);
                  if (seg != null) {
                      sum += seg.modCount;
                      int c = seg.count;
                      if (c < 0 || (size += c) < 0)
                          overflow = true;
                  }
              }
              // 连续两次得到的结果一致，则认为这个结果是正确的
              if (sum == last)
                  break;
              last = sum;
          }
      } finally {
          if (retries > RETRIES_BEFORE_LOCK) {
              for (int j = 0; j < segments.length; ++j)
                  segmentAt(segments, j).unlock();
          }
      }
      return overflow ? Integer.MAX_VALUE : size;
  }

  每个 Segment 都有一个 modCount 变量，每当进行一次 put、remove和clean 等操作，modCount 将会 +1。只要 modCount 发生了变化就认为容器的大小也在发生变化。

• JDK1.8的实现：

• 

抛弃了原有的 Segment 分段锁，而采用了 CAS + synchronized 来保证并发安全性。

也将 1.7 中存放数据的 HashEntry 改为 Node，但作用都是相同的。其中的 val next 都用了 volatile 修饰，保证了可见性。

put方法：

• 根据 key 计算出 hashcode 。
• 判断是否需要进行初始化。
• f 即为当前 key 定位出的 Node，如果为空表示当前位置可以写入数据，利用 CAS 尝试写入，失败则自旋保证成功。
• 如果当前位置的 hashcode == MOVED == -1,则需要进行扩容。
• 如果都不满足，则利用 synchronized 锁写入数据。
• 如果数量大于 TREEIFY_THRESHOLD 则要转换为红黑树。

get方法：

• 根据计算出来的 hashcode 寻址，如果就在桶上那么直接返回值。
• 如果是红黑树那就按照树的方式获取值。
• 都不满足那就按照链表的方式遍历获取值。

总结

1.8 在 1.7 的数据结构上做了大的改动，采用红黑树之后可以保证查询效率（O(logn)），甚至取消了 ReentrantLock 改为了 synchronized，这样可以看出在新版的 JDK 中对 synchronized 优化是很到位的。

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